讲座题目：大数据背景下精算预测模型新进展：从GLM到GBM

报告人：刘乐平教授

主持人：胡宏兵 教授

报告时间：2020年6月30日（周二）下午14:00—16:00

报告地点：腾讯会议（954 114 850）

主办单位：中南财经政法大学金融学院

产业升级与区域金融湖北省协同创新中心

中南财经政法大学湖北金融研究中心

中南财经政法大学中国投资研究中心

内容摘要：大数据现已全面渗透保险，从平台化的数据采集，到场景化的数据挖掘，到服务化的数据更新，再到个性化的数据应用，传统保险精算定价模式和准备金评估方法已发生或即将发生重大改变。本报告简要介绍大数据背景下精算与风险管理面临的理论和方法挑战，以深度学习与精算预测模型为例，分析从广义线性模型（GLM）到梯度提升机（GBM）算法的演化逻辑，讨论应对挑战的批判思维、统计思维与计算思维，重点推介精算前沿、机器学习理论与Python实际操作的文献和网络资源。

主讲人简介: 刘乐平，中国人民大学经济学博士。天津财经大学统计学、金融学教授，博士生导师。天津市“131”创新型人才培养工程第一层次人选，中国人民大学应用统计研究中心兼职教授，国家社科基金、国家自然科学基金同行评议专家，天津财经大学大数据统计研究中心主任，天津财经大学科研处处长。

主要从事非寿险精算学、保险公司风险管理、贝叶斯统计分析等研究，主持国家自然科学基金项目“基于机器学习的长期护理保险精算预测模型与风险分析（2017-2021）”，研究报告入选国际数学家大会（International Congress of Mathematicians，2002，2014），在《统计研究》、《保险研究》、《数量经济技术经济研究》和《Insurance: Mathematics and Economics》等国内外期刊上发表论文数十篇。